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基于距离矢量的多传感器信息决策算法
文献摘要：
当前大多传感器信息决策过程中均需要对传感器数据进行概率转换或进行权重计算,该过程不仅计算量大,且决策结果受概率值影响较大,故提出一种基于距离矢量的多传感器信息决策算法.该算法利用传感器信息决策特点,结合系统评价标准,通过对支持度矩阵的归一化处理,得出优势度函数,对优势度函数规范化后进行排序,取最大值为最优解方案.定义了区分度函数,为算法评价提供了科学依据.经仿真案例分析表明,该方法在传感器信息决策中识别区分度均达到了0.5以上,决策效果良好.通过与经典D-S证据理论进行比较,可有效避免D-S证据理论在决策时出现与实际相悖的情况,且相对于D-S证据理论在决策过程中需对初始传感器数据进行概率赋值,具有明显优势.
文献关键词：
信息决策;评价标准;概率赋值;距离矢量;支持度矩阵;归一化处理;优势度函数;区分度函数
中图分类号：
作者姓名：
张凌飞;马俊;陈博行
作者机构：
青海师范大学 计算机学院,青海 西宁 810008;青海民族大学 物理与电子信息工程学院,青海 西宁 810007
文献出处：
引用格式：
[1]张凌飞;马俊;陈博行-.基于距离矢量的多传感器信息决策算法)[J].现代电子技术,2022(01):30-33
A类：
支持度矩阵,优势度函数,区分度函数
B类：
基于距离,距离矢量,多传感器,信息决策,决策算法,决策过程,传感器数据,概率转换,行权,权重计算,计算量,法利,归一化处理,最优解,算法评价,识别区,决策效果,证据理论,相悖,概率赋值
AB值：
0.227412
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